坦努佳·科尔勒普拉，Bonterra 首席技术官 – 采访系列

坦努佳·科尔勒普拉 是 Bonterra 的首席技术官 – 一家专注于为社会影响提供捐赠者参与、支持者参与、项目管理和企业社会责任（CSR）技术解决方案的社会良好软件公司。

坦努佳在 Bonterra 领导技术战略、创新、产品开发和工程运营，以赋予社会良好组织使用创新和最佳的技术解决方案。 在她二十年的职业生涯中，坦努佳曾担任工程和产品领导者，创造业务价值和客户影响。 她曾担任 USAFacts 的首席技术官，USAFacts 是一项由微软前首席执行官 Steve Ballmer 创建的非党派和无偏见的公民数据倡议，旨在通过事实为美国人提供可靠的政府数据。 坦努佳在 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Veritas 等超大规模环境中拥有丰富的经验，推动云计算、高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、数据平台和数据保护等领域的创新，为 B2B 和 B2C SaaS、PaaS 和 IaaS 产品和服务提供支持。

Bonterra 是一家社会影响软件公司，提供一套集成工具，用于非营利组织、基金会、企业和公共机构。 它是通过联合 CyberGrants、EveryAction、Network for Good 和 Social Solutions 等平台成立的，现在支持筹款、案例管理、企业捐赠和影响测量。 今天，Bonterra 是社会良好技术领域增长最快的玩家之一，服务于成千上万的组织，并帮助他们扩大使命。

在您 21 年的职业生涯中，跨越微软、AWS、USAFacts 和 Veritas，您认为哪些经历最能体现您对应用技术以推动社会良好的信念，并且这种观点如何影响您在 Bonterra 的工作？

在科技行业工作二十多年后，我亲眼见证了技术最强大的时候是当它被创造出来为更伟大的东西服务时。 我的大部分职业生涯都在科技行业中最具创新性的环境中度过，我专注于帮助系统智能地扩展和可靠地运行。 虽然这项工作很吸引人，但我继续发现自己被吸引到支持更大社会问题的技术中。

在我为 USAFacts 工作期间，我开发了使政府数据更加透明和可访问的产品。 正是在那段时间，人工智能的快速采用，我开始将新兴的人工智能工具应用于解决社会挑战。 技术和社会影响的交汇点很快就成为我的热情。

在 Bonterra，我能够将这种热情变为现实。 我们的使命是通过提高美国的慈善捐赠从 2.5% 到 3% 的 GDP 到 2033 年（“3% by ’33”），我发现这既雄心勃勃又令人振奋。 每天，我都可以将我的技能应用于赋予非营利组织和捐赠者使用技术作为良好力量的能力。

自从您去年成为 Bonterra 的首席技术官以来，您的首要任务是什么，您又如何将它们与 Bonterra 更广泛的使命保持一致？

当我加入 Bonterra 时，我已经在思考如何使用新技术来支持社会良好组织，人工智能是一个明确的解决方案。 公司实际上几年前就为非营利组织引入了预测性人工智能模型，以帮助非营利组织确定最佳的筹款请求，因此我的团队已经准备好进一步发展。 Agentic AI 从一开始就凸显出来，因为它能够将软件转化为自治的数字同事。 它不仅仅是思考，它还采取行动，这对社会良好组织来说是一个游戏规则的改变者。 我们建立了安全、可靠、可扩展和可重用的 AI 框架。 我们的新平台 Bonterra Que 体现了这一愿景。 Que 是社会良好部门的第一个完全自治的 AI 平台，涵盖了捐赠者、非营利组织和支持者的整个生态系统。

可以把它看作是一个嵌入到 Bonterra 产品套件中的自治同事，帮助组织筹集更多资金，与捐赠者建立联系，并加速影响。 重要的是，它始终由人类领导。 组织中的人始终保持控制并做出最终决定。

在内部，我们也使用人工智能来推动生产力。 我们在实验和流程方面大胆尝试，我的工程团队使用多种工具来提高生产力，特别是像 Cursor 和 Claude Code 这样的编码工具，以加速软件开发和简化运营。 这种关注构建可扩展的框架、为客户嵌入人工智能以及负责任地使用它的方法，为我们提供了对人工智能能力的广泛视野以及如何平衡创新与确保技术真正赋予我们服务的组织的能力。

Bonterra 将其描述为社会良好部门的第一个“完全自治的 AI”平台 – 您如何向不熟悉高级 AI 的非营利组织领导者解释这一点？

非营利组织通常会被提供为企业级公司而设计的工具。 虽然这些解决方案提供了生产力优势，但非营利组织具有根本不同的商业模式，他们的技术栈应该反映这一点。 许多非营利组织正在采用人工智能来执行诸如电子邮件草稿和内容创建等任务，但真正的生产力飞跃来自于可以采取行动的 AI 代理。 这就是 Que 的用途。
与其只是建议要做什么或提供一般性的见解，Que 采取行动，利用组织的数据来提供个性化的建议和发现机会，始终有一个人类决策者参与其中。

我们使用 Que 的目标是简化非营利技术。 目标是使软件变得不可见，并让复杂性留在后台。 用户看不到底层模型或工作流程；他们只看到并与一个直观的代理进行交互，该代理在后台默默地完成繁重的工作。 这消除了软件的学习曲线，并为非营利组织提供了更多的时间和更直观的技术。 我的目标是将软件即服务（SaaS）模型演变为结果即服务，其中我们的解决方案承担大部分繁重的工作，并为我们的客户提供有价值的结果。

您认为人工智能可以解决非营利组织面临的哪些挑战，除了基本的生产力工具之外？

非营利组织面临巨大的压力。 最近的数据显示，超过一半的联邦资助的非营利组织正在经历不稳定，44% 的非营利组织正在削减整个项目，39% 的非营利组织正在减少员工以维持运营。

然而，非营利组织的资源比以往任何时候都更加重要，这些组织正被迫用更少的资源做更多的事情。 员工们已经超负荷工作，筋疲力尽，难以承受工作量，无法花时间做推动社区影响的关键工作。 他们需要可以帮助减轻负担的技术，通过主动处理任务。

Agentic AI 通过自动完成多步骤任务来解决容量限制，例如将非营利组织与捐赠者匹配，扩大规模的个性化捐赠者外联，或者生成报告。 通过处理重复和耗时的工作，Que 允许非营利组织的员工专注于只有人类才能做的事情：建立关系，培养信任，服务社区。

您如何确保在影响资金、服务或弱势群体的决策中，自治权与适当的人类监督保持平衡？

信任是社会良好部门的基础。 这就是为什么 Que 被设计为人类领导和透明的。 它处理重复和耗时的工作，同时始终允许人们做出最终的决定。 用户可以检查、调整或覆盖任何建议。

在 Bonterra，我们致力于以道德、包容和负责任的方式开发人工智能。 这意味着保护敏感数据，尊重隐私，并确保透明度，以便我们的客户始终知道他们的数据如何被使用。

在为非营利组织构建该平台时，您的团队面临的最大技术或组织挑战是什么？

许多非营利组织对采用人工智能的安全风险持谨慎态度，这是我们在开发该平台时需要处理的问题。 像避难所和诊所这样的组织正在处理敏感的客户数据，这使得他们在采用新技术时更加犹豫，尽管生产力有所提高。

我们的一部分责任是向客户展示，他们的数据不会仅仅因为采用了技术而面临风险。 我们以最高级别的谨慎对待敏感信息。 我们建立了以强大的运营控制和行业实践为基础的技术，并因此创建了客户可以信任的技术。

Bonterra 如何考虑到该技术的可及性、可负担性和长期可持续性，因为许多非营利组织的预算有限？

许多非营利组织的预算有限，因此可及性、可负担性和可持续性是 Bonterra 构建技术时的核心考虑因素。 我们的解决方案在设计时就考虑到了可及性，通过我们的设计系统 Stitch，它优先考虑从一开始就进行包容性设计。 Stitch 的设计符合网络内容可及性指南 2.2 AA 标准，并且所有工作都经过设计师和开发人员的内部质量保证。 为了进一步确保透明度和问责制，Bonterra 还完成了自愿的产品可及性模板。

可负担性是我们方法的另一个基石。 Bonterra Que 提供免费的最佳实践指导，利用几十年的经验、成熟的方法和整个行业的见解，确保非营利组织可以在无需额外成本的情况下访问有意义的专业知识。

最后，Bonterra 致力于可持续性和人工智能的负责任使用。 我们仅使用基础模型进行推理，而不是训练，这大大减少了我们的人工智能使用的碳足迹。 我们的基础设施运行在 Amazon Web Services（AWS）上，AWS 比传统数据中心节能 3.6 倍，并且有望在 2025 年实现 100% 可再生能源。

这些承诺共同确保 Bonterra 的技术保持强大和创新，同时在长期内保持可及、可负担和环保。

您最希望看到平台早期采用者实现的结果或成功指标是什么？

在接下来的几个月里，我们将特别关注 Que 执行的任务以及它完成这些任务的有效性。

例如，捐赠者细分功能使用自然语言输入根据捐赠行为、兴趣和参与历史生成支持者细分。 有趣的是，看看使用此工具的组织的参与率如何提高。 使用匹配捐赠者和非营利组织的需求的补助匹配功能，我希望看到由于该工具而成功建立的合作伙伴关系数量的积极增加。

但最重要的指标是节省的时间。 非营利组织在行政工作上花费的每一个小时都是他们无法用于建立关系、提供服务或推进使命的时间。 我们的目标是让 Que 执行重复和耗时的任务，以便组织可以让员工专注于独特的人类工作。 我们痴迷于我们的客户，并与许多客户建立了密切的合作关系。 他们的反馈将继续塑造我们的路线图。

随着非营利组织采用人工智能代理，您预计员工的角色和日常工作流程将如何演变 – 这项技术主要会增强他们的工作还是更根本地改变他们的工作？

非营利组织的工人目前已经不堪重负，并且经常承担多个人的工作，但引入人工智能到该领域的目标不是取代非营利组织的工人。 事实上，这些组织如此资源匮乏和人员不足，人工智能根本无法取代他们。

我们希望人工智能能够从工人那里接过他们根本没有时间做的任务。 如果一个非营利组织的员工必须每天对 50 个潜在的捐赠者进行深入的个性化外联，预计他们要制定一个筹款计划并撰写一份新的补助提案，那么倦怠和工作质量下降是不可避免的。 人工智能可以通过撰写电子邮件草稿或制定补助大纲来帮助缓解这些任务。 这些是人工智能代理可以处理的任务，目标是让非营利组织的工人专注于技术无法完成的工作。

展望未来，Bonterra 的人工智能代理在未来三到五年内如何演变，以进一步支持社会良好部门的组织？

在筹款方面，Que 将扩展到实时活动优化、短信和活动创建、工作流自动化和自动报告。 在案例管理方面，它将支持资格评估、案件优先级和数据验证。 在影响管理方面，Que 将简化非营利组织和捐赠者之间的协同报告，使证明和扩大成果变得更加容易。 我们将以安全、可扩展和道德为前提来构建所有这些功能。 虽然功能将继续改进，但我们也将以客户能够并行执行多个任务以实现更高效率的方式扩展。

我们的长期愿景是推动慷慨一代的发展，在那里数据、洞察力和人际联系汇聚在一起，以解锁更大的慷慨。 通过在筹款、补助、企业社会责任和案例管理中嵌入人工智能，Bonterra 正在领导一场运动，以加速影响力并在规模上建立信任。

感谢这次精彩的采访，并感谢您领导创造重新定义社会影响的技术，希望了解更多的读者可以访问 Bonterra。